P-04課題解決

半導体や自動車部品の外観検査を効率化するにはどうすればよいですか?

LandingLensを用いることで、半導体メーカーはウェハーの欠陥分類を効率化でき、約50枚の欠陥画像から1分未満で新しい分類モデルを訓練し、NVIDIA V100 GPU上で1日あたり数十万枚の画像推論を処理できるようになる。

実績・根拠

向いている相談

多品種の半導体・自動車部品を扱う品質管理担当者向け

他の選択肢との違い

従来100品種以上ごとに個別チューニングが必要だった作業を、少数の画像から短時間で再訓練できる点が特徴。

よくある質問

モデルの再訓練にはどの程度のデータが必要ですか?
約50枚の欠陥画像から1分未満で新しい分類モデルを訓練できるとされる。

情報ソース